10 xu hướng AI được dự báo sẽ hiện diện trong năm 2020

Các CIO sẽ cần xác định được giá trị của cuộc chơi AI và chứng minh ROI nhận được cho việc kinh doanh.

Kara Longo Korte, giám đốc quản lý sản phẩm tại TetraVX cho biết, tiến đến năm 2020, các CIO sẽ cần xác định được giá trị của cuộc chơi AI và chứng minh ROI nhận được cho việc kinh doanh.. Đó cũng là tiêu đề cho dự báo AI của Forrester: “Chúng tôi tin rằng năm 2020 sẽ là năm mà các công ty tập trung vào giá trị AI, bước ra khỏi trạng thái thử nghiệm và dựa vào thực tế để đẩy nhanh việc áp dụng”.

Xu hướng trí tuệ nhân tạo (AI) cho năm 2020
Đây có vẻ là một năm sôi động phía trước trên mặt trận AI, với một số xu hướng có liên quan đang mở ra mà các nhà lãnh đạo CNTT nên theo dõi:

1. Các nhà lãnh đạo CNTT sẽ thực sự nhận được kết quả về việc đo lường tác động của AI

Đây là một thống kê nghiêm túc: Ít hơn hai trong số năm công ty báo cáo lợi nhuận kinh doanh từ AI trong ba năm qua, theo khảo sát AI của MIT. Điều đó sẽ cần phải thay đổi trong năm mới, do các tổ chức đầu tư quan trọng đang tiếp tục thực hiện khai thác các tiềm năng của AI.

Một cách để đạt được điều này là thay đổi cách chúng ta đo lường kết quả. Hãy suy nghĩ về các báo cáo như tính dễ sử dụng, cải tiến quy trình và sự hài lòng của khách hàng. “CIO cũng sẽ cần tiếp tục đặt nhiều ngân sách hơn để hiểu cách AI có thể mang lại lợi ích cho các tổ chức của họ và thực hiện các giải pháp cung cấp ROI thực sự, hoặc tụt lại phía sau đối thủ”, ông Jean-François Gagné, CEO và đồng sáng lập của nhà cung cấp phần mềm Element AI.

2. Vận hành sẽ là tên của cuộc chơi

AI có tiềm năng trở thành hệ điều hành mới cho doanh nghiệp. Trong thập kỷ qua, các tổ chức đã chọn ra bí quyết về AI và bắt đầu làm việc với công nghệ này, nhưng việc đưa các mô hình vào môi trường sản xuất thành công vẫn là một thách thức, theo ông Gagné. Năm nay sẽ là một điểm bùng phát cho cơ sở hạ tầng cần thiết để hỗ trợ triển khai hiệu quả, cung cấp môi trường học tập tích hợp và hệ sinh thái dữ liệu hỗ trợ việc ra quyết định thích ứng của AI.

3. Quản trị dữ liệu sẽ trở nên thú vị hơn

Năm 2020 sẽ là về việc đưa AI vào môi trường vận hành, Pat – Ryan phó chủ tịch điều hành kiến ​​trúc doanh nghiệp tại SPR – nhận định. Nhưng điều đó sẽ đòi hỏi bộ phận CNTT phải hợp tác với “giám đốc dữ liệu”. Vấn đề là phải thực hiện việc cung cấp dữ liệu từ một danh sách các ứng dụng phức tạp và thuyết phục cùng lúc nhiều “data gatekeeper” khác nhau – theo Forrester tiết lộ trong báo cáo dự đoán AI năm 2020 của họ.

AI không phải là phép thuật, mà nó là toán học. Bạn cần một đường ống dữ liệu mạnh mẽ.

Trong năm tới, sự hào nhoáng của AI và ML sẽ biến mất khi các công ty nhận ra đó không phải là phép thuật, mà là toán học, Ryan nói. Các tổ chức hiện nay cũng biết sự cần thiết của dữ liệu chất lượng cao làm nền tảng cho AI / ML, vì vậy đến năm 2020, chúng ta sẽ thấy ý thức đánh giá cao và cần quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư học máy.

Mục tiêu: tạo ra một đường ống dữ liệu có khả năng giám tuyển liên tục để thúc đẩy các dự án AI thành công hơn. Đó là lý do tại sao các công ty có các nhân viên dữ liệu trưởng (Chief Data Officer – CDO) có khả năng sử dụng AI, ML và / hoặc học sâu hơn cho các sáng kiến ​​hiểu biết của họ hơn 1,5 lần so với những nơi không có CDO.

4. AI chuyên nghiệp sẽ tỏa sáng

Đứng đầu trong số 15 công việc mới nổi hàng đầu của LinkedIn tại Mỹ năm 2020 là chuyên gia AI. Việc thuê các chuyên gia trí tuệ nhân tạo cho các chức danh khác nhau (bao gồm các kỹ sư AI và ML) đã tăng 74% mỗi năm trong bốn năm qua, theo LinkedIn. Trí thông minh nhân tạo và học máy đã trở nên đồng nghĩa với sự đổi mới và dữ liệu của chúng tôi cho thấy đó không chỉ là buzz word”, theo LinkedIn, với các thị trường đặc biệt nóng ở Khu vực Vịnh San Francisco, New York, Boston, Seattle và Los Angeles.

5. Mô hình dữ liệu sẽ di chuyển đến cạnh biên

Mong đợi một sự thay đổi từ cloud-only sang cloud-edge để cho hỗ trợ cho học máy (ML) trong năm tới. “Có khả năng phân tích với độ chi tiết cao, độ phân giải cao, dữ thô trong đám mây thường tốn kém và không thể sẵn sàng trong thời gian thực do vấn đề mạng và hệ sinh thái,” Senthil Kumar – VP. FogHorn Software Engineering – cho biết. Đến nay, nhiều tổ chức đã giải quyết cho các cỡ mẫu nhỏ hơn hoặc dữ liệu bị trì hoãn thời gian cho những nỗ lực của họ, điều này có thể cung cấp một bức tranh không đầy đủ hoặc không chính xác.

Forrester dự đoán rằng thị trường dịch vụ đám mây cạnh biên (dịch vụ lập trình cơ sở hạ tầng và dịch vụ lập trình đám mây tiên tiến trên cơ sở hạ tầng máy tính cạnh phân tán) sẽ tăng trưởng ít nhất 50% vào năm 2020. “Bằng cách triển khai các giải pháp tiên tiến, các tổ chức có thể tổng hợp dữ liệu cục bộ, xác định các suy luận học máy trên các tập dữ liệu thô cốt lõi và cung cấp các khả năng dự đoán nâng cao”, ông Kum Kumar nói. “Bằng cách chạy các phiên bản mô hình ML đã được chỉnh sửa của các mô hình ML trong thời gian thực, các tổ chức cho phép phản hồi nhanh hơn với các sự kiện trong thời gian thực và khả năng hành động, phản ứng, ủng hộ các sự kiện quan tâm tại nguồn”.

6. AI sẽ đến với lĩnh vực B2B

Sự phức tạp của bán hàng và dịch vụ B2B sẽ được hưởng lợi nhiều hơn từ AI so với lĩnh vực tiêu dùng. “Máy và học sâu giúp người dùng các dịch vụ B2B phức tạp có thể xác định và khớp các yêu cầu phức tạp với các đối tác thương mại lý tưởng thông qua quy trình nhận dạng nhu cầu trực quan và hiểu biết sâu rộng về sức mạnh và khả năng của đối tác thương mại tiềm năng”, Keith Machine nói . Trải nghiệm người dùng trên mạng tiếp tục được cải thiện khi AI trở nên thông tin tốt hơn về sở thích cá nhân và yêu cầu của công ty với mọi tương tác, đặc biệt là các lĩnh vực vô hình như văn hóa tổ chức và giá trị.

7. Người và máy hội tụ trong các trung tâm liên lạc

Korte của TetraVX cho biết, sự thúc đẩy của người tiêu dùng để có được dịch vụ nhanh hơn trên một số kênh kỹ thuật số đang phát triển đã thách thức các nhóm trung tâm liên lạc, khiến các trưởng nhóm phải giải quyết trong thời gian chờ đợi lâu, hành trình khách hàng vụng về và các đại lý bị áp đảo. AI có thể bổ sung cho các nhân viên chăm sóc KH, cho phép họ cung cấp phản hồi kịp thời hoặc được thông báo tốt hơn trên các kênh.

Càng như với bất kỳ triển khai công nghệ mới nào, AI trong trung tâm liên lạc đều đi kèm với những thách thức riêng của nó, theo ông Korte. Phần quan trọng là các tổ chức giữ cho dịch vụ khách hàng của họ trải nghiệm con người, đảm bảo rằng hành trình của khách hàng không xuất hiện “quá tự động” từ bên ngoài nhìn vào. “Nhưng hãy cẩn thận: AI đàm thoại độc lập có thể sẽ thành công trong năm tới.

Các công ty đã có kết quả hỗn hợp với các dự án dịch vụ khách hàng chatbot.

Forrester chỉ ra rằng các thương hiệu đã chấp nhận chatbot để giảm chi phí dịch vụ khách hàng, nhưng các dự án đầy tham vọng quá mức không thể giải quyết các vấn đề của khách hàng hoặc trả lời câu hỏi của họ. Bất chấp sự trưởng thành của các bộ công cụ – bao gồm việc mở rộng các thư viện mục đích cụ thể được xây dựng sẵn và theo chiều dọc và các công cụ hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) công suất cao hơn – vào cuối năm 2020, AI đàm thoại vẫn sẽ cung cấp ít hơn 20 phần trăm các tương tác dịch vụ khách hàng thành công .

8. Tự động hóa có thể đi đến quá mức

Thêm một từ mới vào vốn từ vựng của bạn cho năm 2020: Hyperautomation, nghĩa là ứng dụng các công nghệ tiên tiến như AI và ML để tự động hóa các quy trình và tăng cường con người thông qua một loạt các công cụ và ở mức độ tinh vi cao hơn. Gartner đặt tên hyperautomation là một trong mười xu hướng công nghệ chiến lược hàng đầu của nó vào năm 2020 .

Mục tiêu, theo Gartner, là việc ra quyết định dựa trên AI nhiều hơn, với nhiều tổ chức tự tạo ra một cặp song sinh kỹ thuật số, cho phép họ hình dung ra cách các chức năng, quy trình và các chỉ số hiệu suất chính tương tác với giá trị.

9. Kiến trúc không đồng nhất sẽ xuất hiện

Ngày nay, các ứng dụng và mạng hỗ trợ AI dựa trên các kiến ​​trúc xử lý khác nhau. Điều đó có thể sẽ thay đổi vào năm 2020, theo 54 Xu hướng công nghệ cần theo dõi của ABI Research . Các thế hệ tiếp theo và các khung AI và ML sẽ đa dạng về bản chất và có thể yêu cầu tài nguyên điện toán không đồng nhất cho các hoạt động của chúng. Các phương pháp tiếp cận Bộ công cụ (SDK) và Giao diện lập trình ứng dụng (API) cho các công cụ của họ.

10. Sai lầm về AI sẽ diễn ra

Như Forrester chỉ ra, AI không hoàn hảo; nó có thể duy trì sự phân biệt đối xử và thiên vị. Công ty phân tích dự đoán một số thảm họa PR cao cấp do đó có thể gây tổn hại cho một số công ty, nhưng cuối cùng sẽ không phá hủy niềm tin vào AI.

AI có thể duy trì sự phân biệt đối xử và truyền bá các tác phẩm sâu sắc, lạm dụng nhận dạng khuôn mặt và lạm dụng cá nhân hóa có thể gây tổn hại, xúc phạm hoặc làm mất khách hàng và nhân viên, các nhà phân tích của For Forester viết. Cuối cùng, những bước đi sai lầm này sẽ phục vụ một mục đích lớn hơn: làm nổi bật tầm quan trọng của việc phát triển và triển khai AI có trách nhiệm.

ThuanNguyen.NET